🤖 AI

T-TExTS (Teaching Text Expansion for Teacher Scaffolding): Enhancing Text Selection in High School Literature through Knowledge Graph-Based Recommendation

यह शोध पत्र T-TExTS को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्ञान ग्राफ-आधारित अनुशंसा प्रणाली है जो उच्च माध्यमिक अंग्रेजी शिक्षकों को विविध, विषयगत रूप से संरेखित साहित्य ग्रंथों का चयन करने में सहायता करने के लिए शैक्षणिक ऑन्टोलॉजी और ग्राफ एम्बेडिंग रणनीतियों का लाभ उठाती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि संरचनात्मक और शैक्षणिक संकेतों को संयोजित करने वाले हाइब्रिड मॉडल व्याख्यात्मकता और रैंकिंग प्रदर्शन के बीच एक इष्टतम संतुलन प्रदान करते हैं।

Nirmal Gelal, Chloe Snow, Ambyr Rios, Kathleen M. Jagodnik, Hande Küçük McGinty2026-05-14
💬 NLP

Plan for Speed: Dilated Scheduling for Masked Diffusion Language Models

यह शोध पत्र डाइलेटेड अनमास्किंग शेड्यूलर (DUS) का परिचय देता है, जो एक केवल-अनुमान (inference-only) विधि है जो संयुक्त एंट्रॉपी लाभ को न्यूनतम करने के लिए अनुक्रम स्थितियों को गैर-समीपवर्ती समूहों में विभाजित करके समानांतर अनमास्किंग करती है, जिससे गुणवत्ता से समझौता किए बिना या अंतर्निहित डिनोइज़र को संशोधित किए बिना मास्क किए गए डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स में 5.8 गुना तक तेज़ टेक्स्ट जनरेशन प्राप्त किया जाता है।

Omer Luxembourg, Haim Permuter, Eliya Nachmani2026-05-14
🤖 machine learning

LoRA-Mixer: Coordinate Modular LoRA Experts Through Serial Attention Routing

LoRA-Mixer एक मॉड्यूलर Mixture-of-Experts फ्रेमवर्क है जो टास्क-विशिष्ट LoRA विशेषज्ञों को अटेंशन प्रोजेक्शन लेयर्स में रूट करके और एक एडेप्टिव Routing Specialization Loss का उपयोग करके मल्टी-टास्क अनुकूलन को बढ़ाता है, जिससे विविध बेंचमार्क पर अत्याधुनिक बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और पैरामीटर दक्षता प्राप्त होती है।

Wenbing Li, Zikai Song, Hang Zhou, Yunyao Zhang, Junqing Yu, Wei Yang2026-05-14
💬 NLP

RDMA: Cost Effective Agent-Driven Rare Disease Mining from Electronic Health Records

यह शोध पत्र रेयर डिज़ीज़ माइनिंग एजेंट्स (RDMA) को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो विशिष्ट उपकरणों के साथ छोटे, क्वांटाइज्ड LLMs का लाभ उठाता है ताकि बिना किसी टास्क-विशिष्ट प्रशिक्षण के असंरचित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से दुर्लभ रोग संबंधी जानकारी को सटीक रूप से निकाला जा सके, जिससे फाइन-ट्यून्ड या RAG-आधारित बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और महत्वपूर्ण लागत कटौती प्राप्त होती है और साथ ही निजी, ऑन-प्रिमाइज़ परिनियोजन को सक्षम बनाया जाता है।

John Wu, Adam Cross, Jimeng Sun2026-05-14
💬 NLP

CADDesigner: Conceptual CAD Model Generation with a General-Purpose Agent

CADDesigner एक LLM-संचालित एजेंट है जो टेक्स्ट और स्केच के माध्यम से संवादात्मक संवाद, पुनरावृत्ति दृश्य फीडबैक और निरंतर ज्ञान संचय के माध्यम से उच्च-गुणवत्ता वाले वैचारिक CAD मॉडल उत्पन्न करने के लिए एक नवीन एक्सप्लिसिट कॉन्टेक्स्ट इम्पैरेटिव पैराडाइम (ECIP) का लाभ उठाता है।

Fengxiao Fan, Jingzhe Ni, Xiaolong Yin, Sirui Wang, Xingyu Lu, Qiang Zou, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du2026-05-14
🤖 machine learning

Exact Verification of Graph Neural Networks with Incremental Constraint Solving

यह शोध पत्र GNNev को प्रस्तुत करता है, जो एक सटीक सत्यापन उपकरण (exact verification tool) है जो संरचनात्मक और विशेषता संबंधी परिवर्तनों (structural and attribute perturbations) के विरुद्ध मैसेज-पासिंग ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के लिए साउंड और कंप्लीट रोबस्टनेस गारंटी प्रदान करने हेतु इंक्रीमेंटल कंस्ट्रेंट सॉल्विंग का उपयोग करता है, जो सम (sum), मैक्स (max) और मीन (mean) एग्रीगेशन फंक्शनों के समर्थन का विस्तार करता है और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर प्रदर्शित प्रभावशीलता को दर्शाता है।

Minghao Liu, Chia-Hsuan Lu, Marta Kwiatkowska2026-05-14
💬 NLP

GLASS: Global-Local Aggregation for Inference-time Sparsification of LLMs

GLASS एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) फ्रेमवर्क है जो रैंक एकत्रीकरण (rank aggregation) के माध्यम से स्थानीय प्रॉम्प्ट-विशिष्ट सक्रियणों (local prompt-specific activations) और वैश्विक मॉडल-अंतर्निहित पूर्वग्रहों (global model-intrinsic priors) को एकत्रित करके बड़े भाषा मॉडलों के लिए इन्फरेंस-टाइम स्पारसिफिकेशन (inference-time sparsification) में सुधार करता है, जिससे डायनेमिक FFN प्रूनिंग स्थिर होती है और विशेष रूप से लघु-प्रॉम्प्ट, दीर्घ-रूप परिदृश्यों में जनरेशन फिडेलिटी और डिकोडिंग गति में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Amirmohsen Sattarifard, Sepehr Lavasani, Kunlin Zhang, Amirhossein Rajabpour, Hanlin Xu, Fengyu Sun, Negar Hassanpour, C (…)2026-05-14
🤖 AI

Towards Methane Detection Onboard Satellites

यह शोध पत्र अनऑर्थोरिफाइड हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा (UnorthoDOS) पर मशीन लर्निंग का उपयोग करके उपग्रह-आधारित मीथेन डिटेक्शन के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इस कच्चे डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल ऑर्थोरिफाइड डेटा का उपयोग करने वाले मॉडलों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और पारंपरिक मैच फिल्टर बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, साथ ही तीव्र और लागत प्रभावी जलवायु शमन को सुगम बनाने के लिए संबंधित डेटासेट और कोड को भी जारी करते हैं।

Maggie Chen, Hala Lamdouar, Luca Marini, Laura Martínez-Ferrer, Chris Bridges, Giacomo Acciarini2026-05-14
🤖 machine learning

DAWM: Diffusion Action World Models for Offline Reinforcement Learning via Action-Inferred Transitions

यह शोध पत्र DAWM का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉड्यूलर डिफ्यूजन-आधारित वर्ल्ड मॉडल है जो वर्तमान अवस्थाओं और क्रियाओं पर आधारित भविष्य की स्टेट-रिवॉर्ड ट्राजेक्टरीज को उत्पन्न करता है, जिसे क्रियाओं का अनुमान लगाने के लिए एक इनवर्स डायनेमिक्स मॉडल के साथ जोड़ा गया है, जिससे ऑफलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए कुशल वन-स्टेप टेम्पोरल डिफरेंस ट्रेनिंग सक्षम होती है और D4RL बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Zongyue Li, Xiao Han, Yusong Li, Niklas Strauss, Matthias Schubert2026-05-14
🤖 AI

Quantitative Certification of Agentic Tool Selection

यह शोध पत्र LLMCert-T प्रस्तुत करता है, जो एक सांख्यिकीय ढांचा है जो यथार्थवादी, तीसरे पक्ष द्वारा प्रभावित टूल वितरणों के तहत LLM एजेंट टूल चयन की सुरक्षा पर उच्च-विश्वास वाले ऊपरी बाउंड्स (upper bounds) प्रदान करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान एजेंट मानक बेंचमार्क के सुझाव की तुलना में खुले वातावरण में काफी अधिक नाजुक हैं।

Jehyeok Yeon, Isha Chaudhary, Gagandeep Singh2026-05-14